Was macht diese AWS-Lösung?

Die Lösung „Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken“ hilft Ihnen, die wichtigsten Themen im Zusammenhang mit Ihren Produkten, Richtlinien, Veranstaltungen und Marken zu identifizieren. Dies hilft Ihnen, schnell auf neue Wachstumschancen zu reagieren, negative Markenassoziationen anzusprechen und ein höheres Maß an Kundenzufriedenheit für Ihr Unternehmen zu erreichen. Mithilfe dieser Lösung erfahren Sie nicht nur, was Ihre Kunden über Ihre Marke sagen, sondern erhalten auch Einblicke in Themen, die für Ihr Unternehmen relevant sind.

Diese Lösung setzt eine AWS-CloudFormation-Vorlage ein, um die Datenerfassung aus diesen Quellen zu automatisieren:

  • Twitter
  • RSS-News-Feed
  • Mit Videos verknüpfte YouTube-Kommentare
  • Reddit (Kommentare von Subreddits von Interesse)
  • Benutzerdefinierte Daten im JSON- oder XLSX-Format

Mithilfe der Reddit-API erfasst die Lösung die Kommentare von Subreddits, die von Interesse sind. Zu den Eingabeparametern für die Lösung gehört eine Liste von Subreddits, die auf neue Kommentare überprüft werden sollen. Die Kommentare werden dann einer NLP-Analyse unterzogen, um das Amazon-QuickSight-Dashboard zu erstellen.

Entdeckung brandaktueller Themen durch Machine Learning | Wie es funktioniert
Erweitern Sie das Bild, um zu erfahren, wie die Lösung die Frage beantwortet: "Was sind die wichtigsten Themen im Zusammenhang mit meinem Produkt oder meiner Dienstleistung?"
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Vorteile

Sichere Bereitstellung mit nur einem Mausklick

Ermöglichen Sie eine sichere Bereitstellung mit nur einem Mausklick mit einer AWS CloudFormation-Vorlage, die anhand von Methoden des AWS Well-Architected Framework entwickelt wurde.

Analysen in nahezu Echtzeit

Geben Sie Streamingdaten mit Texten und Bildern ein und analysieren Sie diese dann in nahezu Echtzeit. Durchführung von Themenmodellierung zur Erkennung dominanter Themen und Indentifizierung im Kundenfeedback die Begriffe, die zusammen ein Thema bilden.

Mehrsprachige Dateneingabe

Verwenden Sie Amazon Translate, um Daten in verschiedenen Sprachen einzugeben. Identifizierung der Stimmung von Kundenmeinungen und Verwendung einer kontextbezogenen semantischen Suche, um den Inhalt von Online-Diskussionen zu verstehen.

Vorgefertigte QuickSight Dashboard veröffentlichen

Starten Sie das vorgefertigte Amazon QuickSight-Dashboard, um die groß angelegten Kundenanalysen der Lösung zu visualisieren. Identifizieren Sie Erkenntnisse nahezu in Echtzeit, um Zusammenhänge, Bedrohungen und Chancen fast sofort besser zu verstehen.

Übersicht zur AWS-Lösung

Das folgende Diagramm zeigt die Serverless-Architektur, die Sie mit dem Implementierungsleitfaden der AWS-Lösung und der dazugehörigen AWS-CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen können.

Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken | Architekturdiagramm
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Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken | Lösungsarchitektur

Die AWS-CloudFormation-Vorlage stellt automatisch AWS-Lambda-Funktionen, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Buckets, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon-Simple-Queue-Service-(Amazon SQS)-Warteschlangen für unzustellbare Nachrichten (DLQ), Amazon Kinesis Data Firehose, AWS-Step-Functions-Workflows, AWS-Glue-Tabellen und Amazon-QuickSight-Ressourcen in Ihrem Konto bereit.

Zur Architektur der Lösung gehören die folgenden Hauptkomponenten und -Workflows:

1. Aufnahme – Aufnahme und Verwaltung von Social Media- und RSS-Feeds mit Lambda-Funktionen, Amazon DynamoDB und Amazon EventBridge. Detaillierte Diagramme der Referenzarchitektur für Twitter, YouTube-Kommentare, RSS-Newsfeeds und benutzerdefinierte Aufnahme mit einem Amazon S3-Bucket finden Sie im Implementierungs-Leitfaden.

2. Datenstrom— Die Daten werden mit Amazon Kinesis Data Streams zwischengespeichert, um für Ausfallsicherheit zu sorgen und eingehende Anforderungen zu drosseln. Die Datenströme verfügen über eine konfigurierte DLQ, um etwaige Fehler bei der Verarbeitung von Feeds abzufangen

3. Workflow: Ein Verbraucher (Lambda-Funktion) der Kinesis Data Streams startet einen Step-Functions-Workflow, der unter anderem folgende Amazon-Machine-Learning-Funktionen orchestriert: Amazon Translate, Amazon Comprehend und Amazon Rekognition.

4. Integration — Die Inferenzdaten werden über eine ereignisgesteuerte Architektur mit Hilfe von Amazon EventBridge in die Speicherkomponenten integriert. EventBridge erlaubt weitere Anpassungen, um zusätzliche Ziele durch die Konfiguration von Regeln hinzuzufügen.

5. Speicherung und Visualisierung — Eine Kombination aus Kinesis Data Firehose, Amazon-S3-Buckets, AWS-Glue-Tabellen, Amazon Athena und Amazon QuickSight.

Diese Komponenten wurden mit dem AWS-Well-Architected-Framework und den AWS-Well-Architected Säulen für Operational Excellence, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz sowie Kostenoptimierung konzipiert. Das sorgt für eine sichere, leistungsfähige, stabile und effiziente Infrastruktur.

Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken

Version: 2.0.0
Zuletzt aktualisiert: 05/2022
Autor: AWS

Geschätzte Bereitstellungszeit: 10 Minuten

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Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken

In diesem Blogbeitrag erfahren die Leser, wie sie mit der Lösung „Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken“ Erkenntnisse aus Social-Media-Feeds ziehen können, um schnell entstehende Wachstumschancen zu nutzen, negativen Stimmungen entgegenzuwirken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Zur Veranschaulichung gehen wir einen geschäftlichen Anwendungsfall in der Medien- und Unterhaltungsbranche durch.

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